model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')多分类

如果是多分类问题，我们可以使用交叉熵损失函数来度量模型的表现。对于多分类问题，有两种交叉熵损失函数可供选择：分类交叉熵损失函数和稀疏分类交叉熵损失函数。

对于分类交叉熵损失函数，我们需要将标签转换成 one-hot 编码形式，例如，如果我们有 3 个类别，那么标签 2 将被转换成 [0,0,1]。模型的输出也应该是一个 3 维的向量，其中每个元素表示属于该类别的概率。

对于稀疏分类交叉熵损失函数，我们可以将标签转换成整数形式，例如，如果我们有 3 个类别，那么标签 2 将被转换成 2。此时，模型的输出应该是一个 2 维的向量，其中每个元素表示属于该类别的概率。

因此，对于多分类问题，我们可以使用以下方式编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

或者

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

其中，'categorical_crossentropy' 表示分类交叉熵损失函数，'sparse_categorical_crossentropy' 表示稀疏分类交叉熵损失函数。同时，我们也可以指定其他的优化器和评估指标。